是不是数据科学领域统计stat与计算机CS越来越对立？

本人北美cs ms一枚，在统计系上课，越来越觉得搞统计的和搞计算机的好像越来越不对付啊！这是肿么一回事，求各位分析分析，最好能够针对stat与cs分别给出建议与对策适应当前data science的发展趋势。

从以往的面试看来，感觉对于high tech的公司，ds更注重的是ml相关算法和算法的实现，这样cs的ml track跟占优势。做统计的ms在high tech更对口的职位是business analyst之类的。

小K 发表于 2014-11-9 13:31
但是，一个统计师做的模型，变成数据产品的过程中从头到尾可能会匹配10个软工
我也觉得统计还是有用处， ...

普通软工做数据产品开发也很坑爹。统计结果的一个性质是stochastic, 你一个test case能工作不代表下次仍然工作，也不代表结果就是对的。即使data engineer经常也会瞎fit东西，最常见就拿不独立的数据跑ttest。不区分ordinal variable and nominal variable, 不看multiple testing,fit出来不看precision recall也不看CONFIDENCE INTERVAL!! time trend不看独立的天，而要看cumulative etc.
罄竹难书。

让纯统计师做开发，和让纯软工开发数据产品，都是巨坑
觉得还是必须有统计出身的数据科学家和软工出身的数据科学家合作才好做事。
那个统计人，一般会是“质量保证”和prototype性质的。

what i hope to see and what company wants to hire are completely different things.
:p
jokes aside, Udacity gives a very appropriate amount of stats for CS-data scientists

越来越不对付是什么意思？彼此看不顺眼？

stat归根到底是数学，要推公式建模型搞证明。然后用一点CS实现。所以重点不一样，一个是数学，搞公式搞证明，一个是计算机。

fly901116 发表于 2014-11-9 14:36
越来越不对付是什么意思？彼此看不顺眼？

就是搞统计的认为搞计算机的抢了他们的工作，搞计算机的认为搞统计的搞理论没用，实现还是要靠计算机。

xiatian122 发表于 2014-11-10 01:26
就是搞统计的认为搞计算机的抢了他们的工作，搞计算机的认为搞统计的搞理论没用，实现还是要靠计算机。

看来我就是属于计算机的那群人
数学那些推公式证明本来就没啥用嘛，最后还不是要算法实现，总不能在草稿纸上写然后给boss看一堆推到证明吧

luhanqiao 发表于 2014-11-10 02:25
看来我就是属于计算机的那群人
数学那些推公式证明本来就没啥用嘛，最后还不是要算法实现，总 ...

我开始也是这么觉得的

但是没有理论哪来的算法？还是不要忘本 得感谢做纯理论研究的人

leliang65 发表于 2014-11-10 02:37
但是没有理论哪来的算法？还是不要忘本 得感谢做纯理论研究的人

感谢归感谢，现实归现实
而且现在统计模型那么多，比起发展新理论新模型，如何选取模型来解决现实问题才是关键。
当然统计基础一定要有，不过没必要太深，看懂模型会用会比较即可

luhanqiao 发表于 2014-11-10 02:42
感谢归感谢，现实归现实
而且现在统计模型那么多，比起发展新理论新模型，如何选取模型来解决 ...

多不代表好呀 模型还是需要不断完善 理论模型不好 就算有再高的编程技术也没用。每个模型都有可以进一步完善的地方 安于现状 不去探索新东西 那哪来的进步？

我觉得理论与应用永远是相辅相成的 两边都同等重要

leliang65 发表于 2014-11-10 02:48
多不代表好呀 模型还是需要不断完善 理论模型不好 就算有再高的编程技术也没用。每个模型都有可以进一步 ...

同学是学stat的吧